Arm与Unity中国联手，用神经技术给手游渲染“减负”

在移动设备的物理功耗限制下，传统靠硬实力堆砌算力的渲染方式正面临瓶颈。手游精品化带来的画质需求，与手机散热、续航之间的矛盾，迫使芯片与引擎厂商寻找新的技术解法。

7月28日，Arm与Unity中国签署战略合作谅解备忘录（MoU），宣布将Arm神经技术（Arm Neural Technology）原生集成至Unity中国的团结引擎中。

这一合作试图通过硬件底层与软件引擎的打通，利用AI预测渲染来降低开发者在AI图形开发和跨平台适配方面的门槛，并计划未来将合作扩展至汽车智能座舱及工业边缘等场景。

着色器内置加速器

当下手游行业普遍面临三大开发难题：画质与性能失衡（追求高清易掉帧、发热、功耗飙升、机型适配差）、开发成本高与周期长（技术集成门槛和学习成本高）、以及向桌面和主机延伸时的跨端体验割裂。

作为行业首个在Arm移动端GPU底层集成专属AI图形加速硬件的创新方案，Arm 神经技术将专用神经加速器集成至2026最新一代Arm® GPU中，并计划在下一代GPU的着色器核心内部集成多个神经加速器。

对此，Arm 边缘 AI 智能终端计算副总裁 James McNiven表示，这种设计与过去将AI模块作为独立芯片部署的做法不同，内置的加速器能与GPU共享内存系统，并与着色器核心（Shader Core）和执行引擎紧密协同工作，从而减少数据传输产生的延迟，带来更高的能效。

图 | Arm 边缘 AI 智能终端计算副总裁 James McNiven（左）、Unity 中国首席执行官张俊波（右）接受媒体采访

硬件层面可实现每个着色器核心搭配一个神经加速器，并根据硬件规格调整数量。此前，Arm已通过面向Vulkan的ML扩展（VK_ARM_tensors和VK_ARM_data_graph）开放早期访问，并开源了相关代码库。

数据显示，该技术最高可降低手游50%的GPU计算负载，且具备开放兼容、易接入适配、真机深度性能调校等特点。而释放出来的算力可由开发者自由分配，用于平衡功耗、提升帧率或增强视觉效果。

原生集成Arm神经技术，解决跨硬件适配问题

对于游戏开发者而言，多芯片平台的跨硬件适配一向是高成本的工程难题。

Unity 中国首席执行官张俊波指出，在实际开发中，负责创意的策划、美术（文科生）与负责代码实现的工程师（理科生）比例往往高达1:10及以上，工程转化成本极高。在此背景下，一些游戏公司虽然可以选择直接调用Arm的底层API自行接入，但成本会更高。

为了解决硬件碎片化问题并降低游戏开发门槛，团结引擎选择在底层直接原生集成Arm神经技术——包括神经超级采样（NSS）、神经帧率提升（NFRU）及神经超级采样与降噪（NSSD）。

这些功能被设计为可选能力，游戏在运行时会根据设备的硬件能力自动判断是否开启。开发者不需要针对特定芯片单独打包，只需发布单一安装包即可自动适配不同机型，实现开箱即用。

张俊波透露，未来Unity中国计划在团结引擎2.0中支持更细粒度的profile（配置档），针对不同硬件生成差异化的安装包。

超分与插帧，AI渲染的技术逻辑

传统渲染逻辑要求引擎根据当前状态计算出下一帧该呈现什么，且往往需要每秒计算60帧甚至更多，这对计算性能的要求非常高。AI技术的介入，本质上是将“硬计算”转化为“预测与补齐”。

超分辨率技术：允许引擎只渲染480p较低分辨率的画面，再通过超分技术把它提升到1K、2K甚至4K。因为计算开销取决于需要处理的像素数量，如果用神经网络补齐细节，就能以更低的计算成本获得接近原生分辨率的效果。
插帧技术：在算力有限、无法逐帧精确计算时，引擎可以只计算其中一部分帧（比如30帧），其余的帧由AI补齐生成，从而在有限算力下实现60帧或更高的流畅画面体验。

James McNiven强调，神经加速器的集成并不代表它是传统技术路线的替代方案，Arm依然要不断提升传统渲染的性能。开发者依然需要在性能、画质和功耗之间做出权衡取舍，但神经技术为他们提供了更灵活的技术路径。

产业落地与延伸

中国手游已然跻身全球游戏市场中坚阵营，成为牵引全球行业发展的核心力量。Sensor Tower发布的数据显示，2026年6月全球手游发行商收入榜Top 100中，中国厂商占了38家，合计收入份额达41.6%。与此同时，市场对底层图形技术的更新有着直接需求。

而在生态端，截至2025年，全球最畅销的100款手游中有82%采用Unity打造。搭载Arm新一代GPU技术的硬件设备预计将于今年陆续上市，这意味着该技术即将进入实质的商用落地阶段。

从更长远的趋势来看，AI正在给游戏的生产力带来翻天覆地的变化。张俊波认为，未来可能会出现针对游戏本身训练的“世界模型”，把游戏逻辑训练成一种基础模型，最终通过这个世界模型来直接还原、生成玩家在游戏中看到的画面和内容。这种技术融合不仅能在移动端带来更好的画面，其合作成果未来还将进一步扩展至汽车智能座舱、工业边缘等AI时代的新场景。